Options in metastatic urothelial cancer after first-line therapy
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: The treatment of patients with metastatic urothelial carcinoma is evolving with recent advances holding promise for improved outcomes. Historically, patients with metastatic urothelial carcinoma had a poor prognosis with no standard treatment options in the second-line setting. Currently, with an increased understanding of the heterogeneity of clinical bladder cancer subtypes and molecular diversity of the disease, there is optimism that outcomes will start to improve. The present review will evaluate historical second-line treatment options and focus on emerging therapies in this setting. RECENT FINDINGS: Single-agent cytotoxic chemotherapy agents continue to be evaluated in patients with metastatic urothelial carcinoma with variable results. Targeted therapies, including tyrosine kinase inhibitors and monoclonal antibodies, have also been extensively evaluated in this disease. Early phase data have as yet failed to demonstrate improvements in survival; however evaluations of targeted agents in enriched patient populations and in combination with chemotherapeutic agents are ongoing. Novel immunotherapeutic approaches have shown encouraging results and are currently being evaluated extensively. SUMMARY: The optimal treatment for patients with metastatic urothelial carcinoma in the second-line setting is unknown. Recent advances in the field gives rise to optimism as the focus shifts to individualization of therapy based on clinical and molecular characteristics of the patient and the disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».